Temario del curso

Introducción

Descripción general de AutoML Características y arquitectura

  • GoEcosistema de ML de ogle
  • AutoML línea de productos

Trabajar con el ecosistema Google Machine Learning

  • Aplicaciones para AutoML productos
  • Desafíos y limitaciones

Evaluación de contenido usando AutoML lenguaje natural

  • Preparación de conjuntos de datos
  • Creación e implementación de modelos
  • Formación de textos y documentos (clasificación, extracción, análisis)

Clasificación de imágenes con AutoML Vision

  • Etiquetado de imágenes
  • Entrenamiento y evaluación de modelos
  • AutoML Filo de visión

Creación de modelos de traducción mediante AutoML traducción

  • Preparación de conjuntos de datos (idioma de origen y de destino)
  • Creación y gestión de modelos
  • Modelos de prueba

Realización de predicciones a partir de modelos entrenados

  • Análisis de documentos
  • Predicción de imágenes
  • Traducción de contenido

Explorando otros AutoML productos

  • AutoML Tablas para datos estructurados
  • AutoML Inteligencia de vídeo para vídeos

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de analítica de datos
  • Familiaridad con el aprendizaje automático

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Desarrolladores
 7 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

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